Serviço de Farmacocinética da População Acessível à Web - Hemofilia: Fontes de Variabilidade (WAPPS-Hemo)

Inovação e resultados esperados: Como a abordagem farmacocinética clássica geralmente requer 11 amostras, o que pode ser um fardo para o paciente, subgrupos específicos de indivíduos são frequentemente excluídos da análise, incluindo crianças, idosos e pacientes de cuidados intensivos. Como o WAPPS-Hemo é o maior banco de dados de dados farmacocinéticos individuais, um grande subgrupo de pacientes pediátricos e pacientes com inibidores está disponível para investigação, permitindo a análise da variabilidade em grupos previamente indisponíveis. A determinação de preditores de variabilidade no resultado do paciente nos permitirá melhorar os modelos atuais usados ​​para estimar PK individual, resultando em melhor atendimento individual e uso de recursos.

Critérios de elegibilidade: Serão utilizados todos os dados válidos no banco de dados do WAPPS-Hemo. Todos os concentrados de fator serão incluídos. Todas as covariáveis ​​disponíveis serão analisadas.

Pacientes: Indivíduos com hemofilia A ou B, de qualquer gravidade, cadastrados no WAPPS-Hemo e para os quais dados de infusão e/ou farmacocinética estão disponíveis. Serão incluídos pacientes adultos e pediátricos. Pacientes com história de inibidores serão incluídos como um subgrupo separado.

Covariáveis ​​disponíveis: idade, sexo, peso, altura, dose e tipo de fator administrado (como total e UI/kg), grupo sanguíneo, nível basal do fator, história positiva de inibidores, hematócrito, hemoglobina, creatinina sérica e métodos laboratoriais usados ​​para medir fator VIII e fator IX.

Projeto: análise retrospectiva de dados

Banco de dados do estudo: O banco de dados WAPPS-Hemo será usado para o estudo. WAPPS-Hemo é uma plataforma acessível na web desenvolvida e administrada pela Health Information Research Unit (HiRU) na McMaster University. Os dados foram fornecidos pelos centros participantes de tratamento de hemofilia em todo o mundo para obter estimativas farmacocinéticas individuais. Os dados coletados são completamente anonimizados, e a reutilização dos dados para fins de modelagem e validação foi acordada pelos médicos participantes, que se comprometeram a informar seus pacientes sobre o uso de seus dados para melhoria do sistema.

Procedimento de extração de dados: Os dados serão extraídos do banco de dados do WAPPS-Hemo após a transformação do nome do centro em um código numérico. Os dados extraídos incluirão: idade do paciente, sexo, peso, altura, dose e tipo de fator administrado (como total e UI/kg), grupo sanguíneo, nível basal do fator, histórico positivo de inibidores, hematócrito, hemoglobina, creatinina sérica, exames laboratoriais métodos usados ​​para medir fator VIII e fator IX, dose infundida, medição pós-infusão do nível de atividade do fator plasmático, meia-vida terminal estimada e tempo para 0,01, 0,02 e 0,05 UI/mL, com seus intervalos de credibilidade, área sob a curva (AUC), volume central e depuração. Uma vez extraídos, os dados serão armazenados em um servidor seguro, localizado dentro da rede local da HiRU, protegido por servidor proxy e firewall.

Limpeza de dados: Uma vez extraídos, os dados serão limpos. Envios duplicados serão removidos e todos os dados originais que foram duplicados de infusões mescladas serão excluídos. Quaisquer dados inválidos para modelagem, como erros de entrada do usuário, dados insuficientes ou condições que excluam o uso de dados do paciente (como o uso de inibidores) serão removidos e excluídos da análise. O conjunto de dados será analisado para procurar outliers. Os erros de entrada perdidos na fonte serão corrigidos onde a medição incorreta foi usada (ou seja, peso altura).

Análise de dados: A análise hierárquica multivariada será realizada em vários fatores (idade, sexo, peso, altura, dose e tipo de fator administrado (como total e UI/kg), grupo sanguíneo, nível basal do fator, histórico positivo de inibidores, hematócrito, hemoglobina e creatinina sérica, métodos laboratoriais usados ​​para medir o fator VIII e o fator IX) para explorar fontes de variabilidade no resultado do paciente. Preditores significativos serão usados ​​como covariáveis ​​na melhoria do modelo.